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调研 | 胰腺癌诊断分析

2025-10-24 10:33| 编辑: 沙糖桔| 查看: 224| 评论: 0|来源: 小桔灯网|作者:桔哥儿🍊

摘要: 约80%至85%的患者在初次诊断时已处于局部晚期或已发生远处转移


近日“癌中之王”胰腺癌治疗迎来了新突破,RVMD公布Daraxonrasib在一线治疗PDAC的一期临床结果,单药治疗的ORR为47%(18/38),DCR为89%(34/38);Daraxonrasib的GnP方案展现出更高的缓解率,在31例可评估的患者中ORR为55%、DCR为90%,RVMD计划将在2025Q4启动PDAC的一线三期临床,在2L+转移性PDAC一期长期随访数据,在携带RAS G12X突变(26例)及任意RAS突变(38例)患者中保持持久的疗效,mPFS分别达到8.5个月和8.1个月,高盛预计Daraxonrasib针对2L+转移性PDAC的全球三期入组将于年底结束,2026年公布数据。


一. 背景介绍


胰腺导管腺癌(Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC)是临床上最具挑战性的恶性肿瘤之一,其诊断和治疗的进展速度远未能满足临床的迫切需求。PDAC的流行病学特征描绘了一幅严峻的图景。其总体生存率极低,通常不足6%。更令人担忧的是,PDAC的发病率和死亡率持续上升,预计到2030年将成为全球癌症相关死亡的第二大原因。这一黯淡的统计数据是推动所有早期检测研究的核心驱动力。


导至这一灾难性预后的根本原因是诊断的严重滞后。约80%至85%的患者在初次诊断时已处于局部晚期或已发生远处转移,这使他们失去了接受唯一可能治愈性治疗方案——外科手术切除的机会。即便是在那15%至20%有幸符合手术条件的患者中,术后复发率依然居高不下,导至其五年生存率仍低于50%。


这一系列数据揭示了一个深刻的现实:PDAC的致命性并非主要源于缺乏有效的早期治疗手段,而是源于在疾病尚可治愈的阶段无法有效发现它。这种“诊断-治疗差距”构成了胰腺癌研究的核心矛盾。因此,改善PDAC生存率的关键突破点,与其说是寄望于针对晚期疾病的“奇迹药物”,不如说是将诊断时机大幅前提。任何新型诊断技术的最终价值,都必须以其能否特异性地、准确地检测出I期或II期的可切除病变来衡量,因为只有在这一阶段,诊断才能真正转化为生存获益。


二. 临床现状


早期胰腺癌的临床表现极其隐匿,常表现为非特异性症状,如上腹部或背部疼痛、原因不明的体重减轻和疲劳,这些症状极易被患者乃至临床医生所忽略。更具特异性的体征,例如黄疸(皮肤或眼睛发黄)、浅色粪便或深色尿液,通常只在肿瘤生长到足以压迫胆总管时才会出现。然而,此时疾病往往已经进展至晚期。早期可治愈阶段的这种“临床沉默”是改善患者预后的根本障碍。此外,胰腺深藏于腹膜后,被复杂的解剖结构包围,这不仅使得体格检查难以触及早期病变,也为影像学检测带来了额外的困难,进一步导至了诊断的延迟。


    对疑似胰腺癌患者的初步诊断评估,其目的不仅是确认癌症的存在,更关键的是要精确判断肿瘤的可切除性 。这一判断直接决定了后续的整个治疗路径。


    肿瘤分期需要基于高质量的影像学检查,由多学科团队进行综合评估,将肿瘤分为可切除、临界可切除或不可切除(包括局部晚期或转移性)三类。不可切除性的关键标准包括存在远处转移,或肿瘤对主要血管(如肠系膜上动脉SMA或腹腔干)的包绕超过180度。这种对解剖关系的精确评估,凸显了诊断对高质量影像学的极度依赖。


    不同的分期对应着截然不同的治疗策略:对于可切除或临界可切除的病例,通常采用新辅助治疗后联合手术的模式;而对于转移性疾病,则以全身化疗为主要治疗手段。因此,诊断的准确性直接关系到能否为患者选择最恰当、最有效的治疗方案。


三. 当前诊断及其内在局限性


横断面成像的核心作用:

超声内镜引导下组织获取:

生物标志物CA19-9:


在初步诊断中的诸多缺陷,使其更适合被视为一个“预后和监测工具”,而非一个“诊断测试”。当临床问题是“这位患者是否患有胰腺癌?”时,它的表现不佳;而当问题变为“这位已知胰腺癌患者的病情如何变化?”时,它的表现则相对更好。这种概念上的区分至关重要,它为新型生物标志物的研发设定了正确的基准。任何旨在早期检测的新标志物,其性能不应与CA19-9的总体表现直接比较,而应专注于无症状或早期诊断场景—的表现。它们的目标不是完全取代CA19-9的所有功能,而是填补其留下的巨大诊断空白。


四. 液体活检


探讨向微创诊断的转变,重点关注对外周血和其他体液中肿瘤源性物质的分析。


五. 多组学探索


高通量“组学”技术通过分析整个分子类别(如蛋白质、代谢物),旨在发现超越CA19-9等单一分析物的新型、系统层面的生物标志物panel。


在所有组学领域,一个共同的主题是多标志物panel的表现始终优于任何单一分析物。这反映了癌症的生物学异质性,单一标志物不太可能捕捉到疾病的全貌。无论是蛋白质组学中AUC高达0.932的三蛋白panel,还是液体活检中ctDNA与四种蛋白组合,亦或是优于传统标志物的代谢物模型,都指向同一个结论:寻找单一“神奇”生物标志物的努力可能是徒劳的。分子诊断的未来在于生物信息学和机器学习算法,它们能够将多个独立的、可能较弱的信号整合成一个强大、稳健的高性能诊断测试。这一转变改变了生物标志物发现的本质,目标不再是找到“最佳”的蛋白质,而是找到“最佳协同作用”的标志物组合。这要求研究思路向系统生物学转变,并更加重视用于构建和验证诊断模型的计算和统计方法。同时,这也使得商业化和监管审批的路径变得更加复杂,因为整个panel及其相关算法必须作为一个整体单元进行验证。

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